Description

Physicien de formation, je me suis spécialisé dans la théorie des réseaux et dans les applications de la physique statistique aux systèmes complexes. J'obtiens en 2013 un Master en Neurosciences effectué à l'Université de Warwick et à l'École Polytechnique.

Je suis aujourd'hui passionné par la Data et l'IA, développant des solutions innovantes utilisant des technologies open-source et me concentrant particulièrement sur le développement d'applications multi-agents IA pour résoudre des problématiques complexes dans différents secteurs d'activité. Mon expertise s'étend du déploiement d'applications IA en production à la maîtrise des bonnes pratiques DevOps, en passant par des compétences fullstack (backend et frontend) et une expertise approfondie des écosystèmes de données : bases structurées, non-structurées et vectorielles (Qdrant), ainsi que des bases orientées graphes (Neo4j). Cette maîtrise transversale me permet de livrer des solutions complètes et robustes adaptées aux spécificités de chaque cas d'usage.

Ma polyvalence technique me permet de m'adapter facilement à différents environnements de travail et services cloud, facilitant ainsi l'intégration dans des équipes diversifiées et des architectures technologiques variées.

Langues

Espagnol
Bilingue ou natif
Anglais
Bilingue ou natif
Français
Bilingue ou natif

Préférences en matière de lieu de travail

Accepte de travailler sur site

Paris (jusqu’à 50 km)

Freelance
Tech Lead
CAPITAL-INVESTISSEMENT
mars 2024 - Aujourd'hui (2 ans et 3 mois)
Paris, France
Actuellement engagé dans le développement de solutions IA innovantes, je pilote la création d'une application multi-agents pour le secteur financier ainsi qu'une plateforme exploitant les techniques de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ma montée en compétences s'articule autour d'un écosystème technologique diversifié : containerisation des applications via Docker, développement frontend avec React, déploiement de stacks d'observabilité complètes (Grafana, Prometheus, Node Exporter, Loki), et développement backend avec FastAPI.

Spécialisé dans l'IA générative via Langchain et Langraph, j'explore également les bases de données orientées graphes avec Neo4j et vectorielles comme Qdrant, ainsi que le déploiement local des LLMs open-source sur des plateformes comme Ollama.
LangGraph Github Actions FastAPI Vue.js Ollama
FAIRMAT
Lead Data
INDUSTRIE MATIÈRES PREMIÈRES
juillet 2022 - janvier 2024 (1 an et 6 mois)
Paris, France
En tant que Lead Data, j'ai orchestré la mise en œuvre de la stratégie data from scratch, établissant les fondations techniques et méthodologiques pour l'ensemble de l'organisation. Ma mission s'est articulée autour de trois axes majeurs : l'architecture d'une stack data moderne sur Google Cloud Platform (BigQuery, Airflow, dbt) puis plus tard sur AWS, la définition d'une stratégie discovery et delivery rapides avec CI/CD intégré (GitHub Actions), et l'implémentation d'une gouvernance des données robuste.

J'ai conçu et déployé un écosystème data complet incluant des pipelines automatisés, une infrastructure d'observabilité (Grafana/Prometheus), et des outils de Business Intelligence (Metabase) permettant aux équipes métier de construire leurs KPIs sur mesure. Point d'orgue de cette transformation : le développement d'un outil de traçabilité industrielle qui optimise désormais le monitoring des opérations d'usine, démontrant l'impact concret de la data sur les processus opérationnels. Cette approche collaborative, menée en étroite coordination avec la DSI et les équipes business, a posé les bases d'une culture data-driven pérenne.
Data Engineering Google cloud Apache Airflow DBT Internet des objets
AI&Data, Consultant chez TotalEnergies
Lead Data
ENERGIE
mars 2022 - juillet 2022 (4 mois)
Paris, France
Pilotage stratégique de la migration d'une plateforme de Machine Learning critique (XDrill) vers une nouvelle architecture, orchestrant la collaboration entre les équipes internes TotalEnergies et le partenaire Tata Consultancy Services. Ma responsabilité s'est étendue de la constitution des équipes projet - incluant le recrutement et la sélection des talents TCS - jusqu'à la supervision technique complète de la transition.

J'ai assuré la gouvernance qualité de l'ensemble des modules de la plateforme DrillX par des audits techniques approfondis, tout en encadrant les code reviews spécialisées en Data Engineering et Data Science. La coordination des livrables entre les équipes distribuées a représenté un défi majeur que j'ai relevé en mettant en place des processus de validation croisée et de synchronisation continues, garantissant l'intégrité de la migration sans interruption des services ML critiques.
Gestion de projet Revue de code Recrutement Data science Data Engineering